基于显式拥塞指示的自适应主动队列管理算法

目前Internet网络中间节点拥塞控制问题在网络和控制理论界已获得了广泛关注.本文提出一种基于神经元自适应PID控制器的AQM算法,针对TCP/AQM系统模型,结合中间节点队列管理和显式拥塞指示机制(Explicit CongestionNotincation,ECN)机制,采用梯度学习算法来在线调整基于神经元PID的AQM控制器参数,以实现标记/丢包概率的自适应调整,从而对网络拥塞程度作出及时响应,尤其在网络参数时变的情况下仍能保证良好的动态性能,并显著改善网络的服务性能(QoS).最后通过NS-2仿真结果表明,该算法在队列稳定性、平均丢包率等性能方面要明显优于基于常规PID的AQM算法.     

区分协议类型的RED公平性改进算法

由于UDP协议无拥塞控制功能,与TCP流量竞争带宽时具有优势.早期互联网绝大多数流量均使用TCP协议,但随着以网络视频为主的新兴网络服务的广泛应用,使得传统的TCP流量在拥塞链路带宽竞争中不公平.为了提高路由器对TCP流量的公平性,对路由器队列管理中的随机早检测算法RED进行了研究,提出了区分协议类型的RED改进算法Flow-RED,并且在NS-2网络模拟器中实现了该算法,使得在拥塞链路中使用TCP/UDP协议的吞吐量大致相当.实验结果表明,此方法能够改善TCP流量的服务质量.     

不确定时滞TCP/AQM系统的滑模控制

针对具有非匹配不确定项和输入时滞的TCP线性化动态系统进行特殊线性变换,将原不确定时滞系统转化为无时滞系统.在新坐标下,基于滑模控制(SMC)设计了一种主动队列管理(AQM)算法.根据滑模到达条件设计了一种控制策略,基于LMI技术给出线性滑动超平面的设计方法,通过Lyapunov函数证明了系统的稳定性.仿真结果表明,该算法可以使队列长度快速收敛到设定值,同时维持较小的队列振荡,尤其是在网络条件变化的情况下,该方法优于传统的滑模控制,能实现准确的跟踪,具有良好的鲁棒性.     

一种基于优先级的卫星网络AQM算法

针对卫星网络大带宽、长时延、高误码等特点,结合控制理论,提出了一种基于优先级的卫星网络主动队列管理（active queue management, AQM）算法。首先,借鉴控制理论中比例-积分-微分（propertional integral derivative, PID)控制器设计方法计算总的报文丢弃概率-然后,针对IN和OUT两种不同优先级报文定义不同的丢弃概率,以实现不同优先级业务流量的区分服务。仿真实验表明,相对于低优先级流量,高优先级业务在保持高吞吐量的同时具有较低的报文丢失率,且整体队列长度抖动小,从而实现高优先级流量报文的有效保护。     

具有时滞网络系统的滑模控制

针对TCP(传输控制协议)网络的拥塞控制问题,采用滑模控制理论提出了一种新的主动队列管理算法.考虑到网络中同时具有状态时滞和输入时滞的线性TCP动态系统,首先利用特殊变换将原不确定时滞系统转化为无时滞系统.在新的坐标下,设计了一个最优的滑动模面,而且所选择的控制律能够有效抑制路由器中队列长度的振荡,实现准确的跟踪.仿真结果进一步证实了该控制策略的可行性.     

一种基于排队论的主动队列拥塞控制算法

主动队列（AQM）算法存在诸多的不足,如排队延时大、时延抖动性强、数据进队与出队速率不匹配等,从而导致数据的滞留、丢失和振荡．基于此,在BLUE算法的基础上,引入M/M/m (n)排队系统的思想,提出一种新的算法---PBLUE．该算法根据稳定状态下的平衡方程来保证队列长度的稳定性,增加扩充因子调节路由器的缓存来快速恢复丢失的数据．通过仿真实验,改进的算法降低了丢包率,提高了带宽利用率,并稳定了队列长度．     

基于模糊滑模控制的主动队列管理算法

针对动态网络的拥塞问题,提出一种主动队列管理(AQM)算法·该算法基于模糊滑模控制器(FSMC)设计,适合于动态网络流量的变化·模糊控制的加入,缩短了到达时间,改善了滑模控制的抖振现象·对于TCP/IP网络中存在的网络模型的不确定性、网络参数的时变性以及非TCP适应流所引起的网络抖动,该算法具有很强的鲁棒性·仿真结果表明该方法可以使队列长度快速收敛到设定值,同时维持较小的队列振荡,尤其是在网络条件变化的情况下,该算法优于传统的PI控制、模糊控制和传统的滑模控制·     

一种惩罚非适应流的无状态主动队列管理算法

CHOKe是一种无状态的主动队列管理算法,能以较低的代价提高网络的性能,但是由于它对超速的非适应流的惩罚力度不够,不能够很好地实现带宽的公平分配。针对这一问题,提出一种新的对非适应流的惩罚机制-ECHOKe算法,通过比较分析FIFO队列中随机抽取m个包与新到包的流ID号之间的关系以及m个包之间的关系建立了新的数据包丢弃机制,从而实现在不提高算法复杂度的前提下增大对超速非适应流的惩罚,提高了公平性。仿真结果表明,在不保持流的状态下,该机制对非适应流具有更强的识别和控制能力,与B-CHOKe和M-CHOKe算法相比,能够进一步加强对非适应流的惩罚,实现更为公平的带宽分配。     

基于改进模型的网络拥塞控制策略

针对基于流体流理论提出的网络模型在推导过程中的一些近似使得该模型对网络行为描述的不精确问题,提出了网络流量的改进模型,并且基于该模型把一种新的类Proportional IntegralDifferential(PID)设计方法用于主动队列管理(AQM)控制器的设计,利用带约束的数值优化方法寻找控制器参数.理论分析和仿真实验表明,该控制算法的综合性能优于已有的Random Early Detection(RED)、Proportional Integral(PI)等算法.表现为平均队列长度更趋于期望值;调节时间更短;队列长度的抖动更小;抗突发业务流干扰能力更强;自适应能力更强.     

TCP主动队列管理的计算方法

将TCP的流量控制过程等效为二阶线性时变系统，采用不敏感控制对象参数的内环位置补偿（SP）结构和负载扰动的控制器设计方法，设计出一种新的AQM算法．仿真试验表明，主动队伍管理算法的稳态和瞬态性能都优于与它具有相同实现复杂度的RED和PI算法，并在负载扰动和参数变化时具有较强的鲁棒性．